L‘Intelligenza Artificiale ha già trasformato il Marketing, ma la diffusione dell’AI Agentica sta portando questa evoluzione a un livello superiore. Non si tratta più solo di strumenti capaci di analizzare dati o generare contenuti, ma di veri e propri agenti autonomi in grado di prendere decisioni, adattarsi al contesto e interagire con clienti e prospect in modo sempre più sofisticato.
Dalle campagne pubblicitarie automatizzate alla gestione personalizzata del Customer Journey, l’IA Agentica promette di rendere il Marketing più efficiente e proattivo.
Cos’è l’AI Agentica e come funziona
A differenza dei modelli tradizionali, che rispondono semplicemente a richieste o eseguono compiti predefiniti, replicando a input esterni in maniera statica, l’Agentic AI può prendere decisioni, pianificare azioni e persino imparare dall’esperienza, sempre nel rispetto degli obiettivi stabiliti dai suoi creatori umani.
Ciò che distingue l’AI Agentica è, appunto, la sua capacità di “concatenare” azioni. In altre parole, come un assistente digitale, non si limita a rispondere a domande o a svolgere semplici attività, ma prende iniziative, risolve problemi complessi e adatta il proprio approccio alle circostanze in evoluzione.
Ed è per questo che l’AI Agentica rappresenta un’evoluzione importante nel campo dell’Intelligenza Artificiale, in quanto si distingue per la sua capacità di operare in modo autonomo, adattarsi al contesto e prendere decisioni complesse senza intervento umano diretto. Può percepire l’ambiente circostante, apprendere dall’esperienza e pianificare strategie per raggiungere determinati obiettivi. Questo è possibile grazie all’integrazione di diversi moduli avanzati, tra cui il ragionamento simbolico (Symbolic AI), il Machine Learning e la gestione della memoria a lungo termine, che le permettono di affinare continuamente le sue capacità.
Perché l’Agentic AI è così potente
Secondo le previsioni di Gartner, entro il 2028, l’AI Agentica sarà integrata nel 33% delle applicazioni software aziendali, rispetto a meno dell’1% nel 2024. Questa diffusione consentirà agli agenti AI di assumere autonomamente il 15% delle decisioni quotidiane sul posto di lavoro, liberando il personale da attività ripetitive e incrementando l’efficienza operativa.
Anche perché, stando alle stime di MarketsandMarket, il mercato globale degli AI Agent autonomi è destinato a crescere a un tasso annuo medio composito del 44,8% entro il 2030, quando arriverà a superare i 47 miliardi di dollari in valore.
Le potenzialità dell’Agentic AI
In generale, l’entusiasmo che circonda questa tecnologia deriva dalle sue potenzialità di trasformare il modo in cui interagiamo con le macchine e affrontiamo le sfide più difficili. Cerchiamo di riassumerle di seguito.
- Maggiore autonomia: può operare con un intervento umano minimo, rendendola ideale per compiti che richiedono monitoraggio continuo o decisioni rapide.
- Risoluzione avanzata dei problemi: combina capacità di apprendimento automatico con comportamenti orientati agli obiettivi, affrontando le sfide in modi nuovi ed efficienti.
- Adattabilità: si adatta a nuove informazioni o a contesti in cambiamento, risultando resiliente in situazioni dinamiche.
- Personalizzazione: apprende dalle interazioni con l’utente per offrire soluzioni su misura.
- Scalabilità: una volta addestrata, può essere applicata in diversi settori, trasformandoli rapidamente.
- Capacità comunicative: può processare linguaggio naturale, confermare aspettative, discutere i compiti da svolgere e prendere decisioni ragionate, facilitando l’interazione uomo-macchina.
Le principali differenze tra IA Generativa e Agentica
La distinzione tra GenAI e AgenticAI si basa principalmente sulle loro capacità funzionali e sul modo in cui interagiscono con l’ambiente circostante.
L’IA Generativa è progettata per creare contenuti originali utilizzando dati preesistenti; la sua funzione, in particolar modo in ambito Marketing, è principalmente quella di produrre risultati creativi, come testi, immagini, musica, o video. Questi modelli operano all’interno di un insieme di regole e parametri prestabiliti, lavorando sui dati che hanno imparato durante la fase di addestramento. Tuttavia, una limitazione significativa della GenAI è la sua staticità; non può modificare il suo comportamento in risposta a nuovi stimoli in tempo reale. Questo significa che, una volta addestrata, l’AI Generativa non integra nuove informazioni o cambia il suo modello operativo se non attraverso un nuovo processo di addestramento.
D’altro canto, l’IA Agentica è progettata per interagire attivamente e adattarsi all’ambiente in cui opera. Questi sistemi sono dinamici e continuamente aggiornano le loro conoscenze basandosi su nuove informazioni e feedback ambientali. Un esempio è un robot autonomo che naviga in uno spazio fisico, adattando il suo percorso e le sue azioni in base a ciò che rileva intorno a sé. È un tipo di AI che tendenzialmente affronta problemi più complessi e meno definiti rispetto alla variante generativa: richiede una capacità di decisione, pianificazione e apprendimento continuo, spesso supportata da algoritmi di apprendimento rinforzato che permettono al sistema di migliorare progressivamente le sue prestazioni.
Perché i CMO dovrebbero prestare attenzione all’Agentic AI
Nel Marketing, in particolare nel B2B dove i cicli di vendita sono complessi e le decisioni d’acquisto coinvolgono più stakeholder, il potenziale di questa tecnologia è enorme.
I grandi colossi del software stanno già investendo massicciamente nello sviluppo di agenti AI avanzati. Salesforce, con il suo Einstein GPT, sta trasformando il CRM in un assistente predittivo capace di automatizzare attività di vendita e Marketing. HubSpot ha integrato strumenti di AI Conversazionale per migliorare la gestione dei lead e la personalizzazione delle campagne. Ancora, SAP, attraverso SAP Business AI, sta integrando agenti intelligenti nei sistemi ERP e CRM per ottimizzare il Marketing data-driven. Oracle ha sviluppato gli OCI Generative AI Agents – agenti basati su modelli di linguaggio avanzati (LLMs) e tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG) – progettati per migliorare le operazioni di Marketing e vendita e permettere agli utenti di interagire con enormi basi di conoscenza aziendali attraverso un’interfaccia di linguaggio naturale. Adobe Sensei sfrutta l’IA per analizzare dati in tempo reale e ottimizzare le strategie di Marketing digitale. Anche Microsoft, con il suo Copilot per Dynamics 365, sta trasformando la produttività e l’efficienza nei processi di Marketing.
Applicazione dell’Agentic AI nel Marketing
Soffermiamoci sulle principali applicazioni dell’Agentic AI nel Marketing.
- Identificazione intelligente dei lead: gli AI agent trasformano il Lead Scoring da un processo statico a un sistema dinamico di rilevamento delle opportunità. Analizzando conversion di vendita, pattern di engagement e segnali comportamentali complessi, affinano continuamente la comprensione dei profili ideali dei clienti.
- Nurturing dinamico dei prospect: creano percorsi di nurturing adattivi e reattivi che evolvono in tempo reale in base alle interazioni dei prospect. Coordinano messaggi su più canali, regolano contenuti e tempistiche e ottimizzano le strategie di engagement analizzando continuamente le risposte dei potenziali clienti a diversi tipi di contenuti e touchpoint.
- Supporto alle vendite: oltre al semplice lead scoring, gli AI agent forniscono un contesto completo durante le transizioni alle vendite. Preparano briefing dettagliati per i team di vendita, includendo storie complete di engagement, punti dolenti identificati, dinamiche degli stakeholder e suggerimenti per le conversazioni iniziali, garantendo interazioni più significative e mirate.
- Misurazione avanzata delle performance: portano chiarezza senza precedenti nella misurazione dell’impatto del Marketing. Tracciano pattern di engagement multi-touch, analizzano la connessione diretta tra attività di Marketing e risultati in termini di ricavi e forniscono insight che aiutano i team di Marketing e vendite ad allineare le loro strategie in modo più efficace.
Personalizzazione su scala: il ruolo della Conversational AI
Un altro punto di forza dell’IA Agentica nel contesto B2B è la capacità di personalizzare le interazioni su larga scala. In altre parole, grazie all’analisi dei dati provenienti da CRM, Social Media e altri touchpoint digitali, gli agenti intelligenti possono agire in vari modi.
- Fornire supporto in tempo reale ai clienti, migliorando l’esperienza post-vendita e la fidelizzazione.
- Creare contenuti su misura, suggerendo whitepaper, case study o webinar rilevanti per ciascun cliente o prospect;
- Ottimizzare le campagne ABM (Account-Based Marketing), adattando i messaggi in base alle esigenze specifiche delle aziende target.
